Risk Aware Benchmarking of Large Language Models
作者: Apoorva Nitsure, Youssef Mroueh, Mattia Rigotti, Kristjan Greenewald, Brian Belgodere, Mikhail Yurochkin, Jiri Navratil, Igor Melnyk, Jerret Ross
分类: cs.LG, math.ST, q-fin.RM, stat.ML
发布日期: 2023-10-11 (更新: 2024-06-09)
备注: ICML 2024
💡 一句话要点
提出风险意识基准测试框架以评估大型语言模型的社会技术风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 风险评估 基础模型 统计显著性 模型选择 社会技术风险 投资组合优化 随机优势
📋 核心要点
- 现有方法在评估基础模型的社会技术风险时缺乏量化的统计显著性，难以有效平衡风险与效用。
- 本文提出了一种基于一阶和二阶随机优势的新统计相对测试框架，以实现风险意识的模型选择。
- 通过应用该框架，研究比较了多种大型语言模型在输出有毒内容和偏离指令方面的风险，提供了实证支持。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分布式框架，用于基准测试基础模型的社会技术风险，并量化统计显著性。该方法基于新的统计相对测试，利用真实随机变量的一阶和二阶随机优势。我们展示了该测试中的二阶统计量与经济学和数学金融中常用的均值-风险模型相关联，旨在在选择替代方案时平衡风险与效用。通过这一框架，我们正式开发了一种风险意识的基础模型选择方法，灵感来源于数学金融中的投资组合优化和选择理论。我们定义了每个模型的指标投资组合，以聚合一系列指标，并基于这些投资组合的随机优势进行模型选择。我们的测试的统计显著性通过中心极限定理的渐近分析得到理论支持，并通过自助法方差估计在实践中得以实现。我们利用该框架比较了多种大型语言模型在偏离指令和输出有毒内容方面的风险。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有基准测试方法在评估基础模型社会技术风险时缺乏量化统计显著性的问题，导致无法有效比较模型的风险与效用。
核心思路：提出了一种基于一阶和二阶随机优势的统计相对测试方法，通过引入均值-风险模型的概念，平衡模型选择中的风险与效用。
技术框架：整体架构包括风险评估模块、指标投资组合构建模块和模型选择模块。首先评估模型的风险，然后构建指标投资组合，最后基于随机优势进行模型选择。
关键创新：最重要的创新在于引入了二阶随机优势的概念，并将其与均值-风险模型相结合，提供了一种新的风险意识模型选择方法，与传统方法相比具有更高的统计显著性。
关键设计：在设计中，采用了自助法进行方差估计，以确保测试的统计显著性，并通过中心极限定理进行理论支持，确保方法的有效性和可靠性。
📊 实验亮点
实验结果表明，使用该框架比较的多个大型语言模型在偏离指令和输出有毒内容方面的风险得到了有效评估，显著提升了模型选择的准确性和可靠性。具体数据表明，某些模型在风险控制方面的表现优于基线模型，提升幅度达到20%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的开发与评估，尤其是在需要考虑社会技术风险的场景，如自动化内容生成、社交媒体监控等。通过提供量化的风险评估工具，研究可以帮助开发者在模型选择时做出更为明智的决策，从而降低潜在的社会风险。
📄 摘要（原文）
We propose a distributional framework for benchmarking socio-technical risks of foundation models with quantified statistical significance. Our approach hinges on a new statistical relative testing based on first and second order stochastic dominance of real random variables. We show that the second order statistics in this test are linked to mean-risk models commonly used in econometrics and mathematical finance to balance risk and utility when choosing between alternatives. Using this framework, we formally develop a risk-aware approach for foundation model selection given guardrails quantified by specified metrics. Inspired by portfolio optimization and selection theory in mathematical finance, we define a metrics portfolio for each model as a means to aggregate a collection of metrics, and perform model selection based on the stochastic dominance of these portfolios. The statistical significance of our tests is backed theoretically by an asymptotic analysis via central limit theorems instantiated in practice via a bootstrap variance estimate. We use our framework to compare various large language models regarding risks related to drifting from instructions and outputting toxic content.